摘要：针对传统的三维建模技术测绘手段烦琐、构建模型难度大、时间长、效率和精度低等问题，本文结合常规无人机倾斜摄影测量与仿地倾斜摄影测量技术，设计出精细化实景三维建模的技术路线。以江西环境工程职业学院为例制作出了高精度校园实景三维模型和重点建筑物的单体化模型，并采用贴

摘要

针对传统的三维建模技术测绘手段烦琐、构建模型难度大、时间长、效率和精度低等问题，本文结合常规无人机倾斜摄影测量与仿地倾斜摄影测量技术，设计出精细化实景三维建模的技术路线。以江西环境工程职业学院为例制作出了高精度校园实景三维模型和重点建筑物的单体化模型，并采用贴近摄影测量技术对复杂建筑物进行修饰优化，较好地提升了模型的精度。基于多源影像数据融合的模型成果能够达到城市级实景三维模型的精度要求，可广泛应用于校园文化宣传、基础设施建设和安全管理等领域，为智慧校园的建设提供重要的数据支撑和保障。

引用

[1] 王炎,曾程文. 基于多源影像数据融合的校园精细化三维构建方法[J]. 北京测绘, 2025, 39 (03): 306-311.

0 引言

城市实景三维模型建设是智慧城市建设的基础，可成为城市治理、环境保护、规划建设、文化旅游等方面智慧化建设的“数字空间底座” [1] 。2021年，深圳成为全国首个通过倾斜摄影真三维测绘项目实现全市域覆盖应用高精度实景三维技术的城市。随后，青岛也开始发力推动建设“实景三维青岛” [2] 项目，以其空间信息为数字城市赋能。目前传统的实景三维建模技术和装备，主要包括以利用实时差分定位技术（real time kinematic,RTK）、全站仪等测绘大比例尺数字地形图为基础构建实景三维模型的方法、以数字高程模型（digital elevation model,DEM）为基础加3Dmax软件构建三维模型的方法、基于航测正射影像数据的三维模型构建和基于地面三维激光扫描点云的三维模型构建技术等。基于数字地形图和DEM建模的方法属于传统的三维建模技术，面向大面积城市三维建模，存在测绘手段繁琐、构建模型难度大、时间长、人工强度大等问题。通过航测正射影像进行数据建模虽然效率高，但单一模型的精度难以得到保证。利用三维激光扫描技术获取的点云数据构建的三维模型精度高，但面向大范围区域建模的数据处理量非常大，处理时间长，需要配置极高的软硬件设备，成本投入太大。以上传统或非传统的构建三维模型的方法都只能满足某一特殊场景的建模需求，不宜进行面向普通用户的普及和推广。因此，如何快速且高效地通过特定区域高精度三维数据处理，实现精细化三维建模及仿真化的表面特征展现是三维实景模型构建技术发展的关键问题 [3] 。

针对上述问题，本文利用常规无人机倾斜摄影测量、仿地无人机倾斜摄影测量技术以及贴近摄影测量技术，结合智慧校园建设的实际需求，设计出校园实景三维建模的全流程技术路线，并以江西环境工程职业学院校园实景三维模型建设项目为例，借助搭载五个镜头相机的无人机获取高精度实景三维数据并生产出校园精细化模型成果，并对技术路线进行可行性验证，以期为校园规划、基础建设及智慧管理等提供数据支撑和保障。

1 关键技术

1.1倾斜摄影测量

使用无人机搭载倾斜相机开展指定测区范围内的倾斜航空摄影任务，设置好飞行高度、航线间隔、重叠率等参数后在规划的航线上进行连续拍摄，获取任务区地面分辨率优于3 cm的包括俯视和多个倾斜方向的图像。同时，无人机还会记录飞行过程中的位置和姿态（positionand orientation system,POS）数据。按规范布设足够数量的像控点后，采用连续运行参考站（continuouslyoperatingreferencestations,CORS）服务系统提供的RTK方法，快速准确地测量像控点的平面坐标和大地高，并利用似大地精化成果进行高程异常改正 [4] 。对采集到的图像数据进行质量检查，去除模糊、抖动或不合格的照片。进行图像校正，包括几何校正和光照校正，以减少透视变形和光照差异对建模结果的影响。将图像数据、POS数据、相机参数等信息导入自动化建模软件（如ContextCapture）中。软件通过匹配重叠区域图像中的同名点，计算相机在拍摄时的位置与姿态，进而构建稀疏点云。根据点云和源图像，生成模型的纹理贴图，使模型具有真实的外观效果。

1.2仿地倾斜摄影测量

固定航高飞行时，由于建筑物高差较大，不同区域相对于无人机的高度并不相同，存在地面区域分辨率低的问题，且较高区域由于相片覆盖范围小，可能导致相片的重叠率较低，易出现建模精度较低问题。仿地飞行是在设计无人机飞行线路时，按照地面的起伏进行线路规划，相对于建筑物始终保持恒定的高度飞行。根据常规倾斜摄影测量获取DEM数据设计飞行线路，并将获取的成果数据参与数据解算，构建精度更高的三维实景模型。

1.3贴近摄影测量

贴近摄影测量是采用无人机搭载相机通过贴近目标物的方式进行精细化的数据采集，该技术方法是在建筑物初始场景下，根据目标物表面形状的粗粒度信息规划飞行路线。在初始获取的三维场景基础上添加贴近飞行的航线信息，将其导入飞控系统中，无人机按照规划线路自动获取建筑物表面的高分辨率影像数据。根据目标建筑物的表面区域，将其分为立面、坡面及主体等不同部分。在立面测量过程中，为保持无人机飞行持续性，设计无人机在同一高度环形飞行，环形闭合后调整高度重复飞行，直至完成整栋建筑物的数据采集。需要注意的是，不同航线间需要设计重叠度。

基于多源数据的校园实景三维建模技术路线如图1所示。

图1 技术路线图

2 实例验证

2.1任务概况

江西环境工程职业学院地处江西省赣州市经开区湖边镇下安村，校园位于114°54′34″E,25°53′18″N。平均海拔为140 m，校园总面积约0.8 km2。校区内分布有教学楼、运动场、水塘和丘陵等，建筑物为5～7层，校园内树木较多，外围东南角有部分高层建筑。作业区范围如图2（绿色阴影覆盖区域）所示。

图2 作业区范围

本项目采用大疆M350无人机搭载2.25亿像素的三轴台五镜头SHARE 203S PRO倾斜摄影相机（传感器尺寸为13.2 mm×8.8 mm，相机焦距为下视40 mm/侧视56 mm），对校园面积约0.8 km2的测区进行倾斜摄影测量，飞行时设计的相对航高不超过100 m，航向重叠度为80%，旁向重叠度为80%，无人机水平飞行速度为6 m/s，影像尺寸为8 192像素×5 460像素，倾斜影像平均地面分辨率为2.5 cm。

对于校园内丘陵区域的高大建筑物，根据倾斜摄影测量获取的DEM数据设计仿地飞行倾斜摄影测量，提高建筑物底部区域数据采集精度。对于复杂的异形建筑物，则采用贴近摄影测量的方式，环绕其开展全方位数据采集，提高复杂建筑物的精细度。

2.2三维建模主要技术指标

区域网平差计算结束后，控制点、检查点、公共点平面位置和高程误差均应符合《数字航空摄影测量空中三角测量规范：GB/T23236—2009》的要求 [5-6] 。倾斜摄影三维模型平面中误差不高于0.20 m，高程中误差不高于0.20 m，特殊区域（如水域、山区附近等）可适当放宽至平面精度不低于0.40 m，高程精度不低于0.40 m。为提升整体的美观性，对校园内图书馆、产教融合大楼等重点建筑物的主体结构进行单体化。建筑模型位置精度要求：平面中误差不高于0.20 m，高程中误差不高于0.20 m，对于地物遮挡严重区域可放宽至1.5倍。

2.3像片控制测量

采用江西CORS服务系统提供的网络RTK测量方法，快速准确地测量像控点的平面坐标和大地高，并利用似大地精化成果进行高程异常改正 [7] ，得到1985国家高程。

像控点均匀覆盖整个摄区范围，且全部布设成平高点，在建筑物密集地区相隔100～200 m布设1个像控点，在水域、山区、工地等困难区域适当放宽布设距离。本项目一共布设15个像控点，5个检查点，像控点分布如图3所示（红色点位标记为像控点，红色线为学校范围界线）。

图3 像控点位布设图

2.4影像数据获取

本项目采用多旋翼无人机和垂起固定翼无人机相结合的方式执行倾斜航摄任务。垂起固定翼无人机对测区内房屋稀疏及高差较小的区域执行常规倾斜航摄任务，多旋翼无人机对测区边缘地形高差较大的建筑密集区域执行仿地倾斜航摄任务。对于垂起固定翼无人机任务分区内的高楼，采用多旋翼无人机进行贴近摄影补摄。共完成全测区内约0.8 km2的航摄任务。

2.5实景三维模型制作

三维模型制作综合了摄影测量技术、海量数据加载浏览技术、多侧面纹理提取技术及建筑物模型自动提取技术等先进技术 [8] ，根据航摄获取的影像数据快速制作三维模型，实现三维计算的多任务并行处理，真实还原地物的空间位置、形态、颜色和纹理 [9] 。

2.5.1航摄数据预处理

1）影像预处理。原始影像匀光匀色对影像质量有着很重要的作用 [10] ，进行匀光匀色时，选择色彩、曝光度良好且有地物代表性的样片作为模板，以尽可能保证色彩基本一致。但由于航摄时间不同、天气状况不同等情况会引起影像色彩差异，所以仍然会存在部分区域间色彩差异的情况。

2)POS数据提取。通过解算软件，校正参数，选择正确的投影坐标系统，提取POS数据文件。

3）外业控制点整理。按照标准要求，整理好外业控制点数据成果。

2.5.2数据处理与三维建模

利用预处理后的影像数据、POS数据、外业控制点等资料进行空三加密解算，采用POS辅助空中三角测量，根据外业测定的区域网控制点的成果，通过光束法区域网整体平差得到加密点成果 [11] 。根据高精度的影像匹配算法，自动匹配出所有影像中的同名点，并从影像中抽取更多的特征点构成密集点云 [12] 。

将无人机仿地飞行获取的倾斜摄影测量数据导入数据处理软件中进行空三解算，并导入地面控制点数据，通过联合平差进行二次空三解算。将通过常规倾斜摄影测量与仿地倾斜摄影测量两种方式获取的点云数据进行坐标转换，统一到2000国家大地坐标系下，通过各自范围内的控制点进行点云合并，实现多源点云数据融合。经点云数据网格化构建不规则三角网，构建精细化的实景三维模型。软件系统基于纹理最优化映射技术，从影像中计算对应的纹理，并自动将纹理映射到对应的白模上，快速获取实景三维场景。

针对三维模型的纹理模糊、模型坡面、路面或河面凹凸等问题，需对原始影像进行匀光匀色、模型修补等处理，进行二次模型重建，生成精细三维模型，如图4所示。

图4 倾斜摄影三维模型成果

2.5.3模型精细化处理

倾斜摄影技术有一定局限性，在反光面（如水面区域、大面积单一纹理面建筑等）材质部分，由于同名点无法精确匹配或者镜面倒影对同名点造成干扰等因素，生成的实景三维模型存在失真、拉花、扭曲等现象，需要对模型进行优化处理，在原始模型基础上对水系、道路、建筑物、植被等进行精细化修整。

本项目使用国产修饰软件PIE-Modeler，修饰工作的主要内容包括删除悬浮物、水面压平、大型破洞修补、边界修补等 [13-17] ，主要针对测区内大型水域、建筑物玻璃幕墙、植被底部等纹理存在缺陷的区域，特别是对指定区域范围的主干道的道路纹理进行修饰，去除车辆，保留正确的交通信息、导向线。道路模型修饰前后示例如图5所示。

图5 道路模型修饰

2.5.4贴近摄影测量

对学校大门、主楼前雕塑等模型进行优化，对因树木遮挡导致模型缺失的环境楼、行政楼等进行贴近摄影的精细模型重建，同时与周围模型进行融合处理。利用大疆御3无人机对学校大门和环境楼进行环绕摄影，采集高清影像，布设明显地物像控点，重建精细化三维模型，使用该精细化模型对原倾斜三维模型进行替换。该模型更加清晰地反映了建筑物细节，较好地体现了建筑物的特点。校门模型优化与重建前后如图6所示。

图6 校门模型优化与重建

2.6模型单体化制作2.6.1模型单体化内容

对学校内图书馆、环境楼、教学主楼、产教大楼等重点建筑物和办公区域的建筑模型进行单体化制作。对建筑物主体结构进行主体建模表现，对建筑物基本轮廓和外结构进行几何建模表现 [18-19] 。三维单体化模型相对实景三维模型精度位置要求应符合《城市三维建模技术规范：CJJ/T157—2010》中平面中误差不高于0.20 m，高程中误差不高于0.20 m的要求，对于地物遮挡严重区域可放宽至1.5倍。

2.6.2单体化模型制作

项目采用PIE-Moderler软件、DP-model、模方等软件生产单体化模型，联动Photoshop软件对纹理进行修饰，并结合3D MAX生产异形建筑物。基于摄影测量制作的单体化建筑物模型，实现建筑结构平整，最终呈现为规则面三维模型。制作时尽可能减少纹理贴图数目，以减少数据冗余量。

2.6.3单体化模型成果

使用场景图形（open scene graph binary,OSGB）数据做地面修饰，将原始mesh建筑模型置平，使用Photoshop软件修饰房屋周围和破损车辆，保证路面合理美观。单体化模型与实景三维地形模型衔接处不容许有缝，尽量与地面贴合，允许有少许插入地面。单体化模型以一个完整的几何体为单个建模对象，本项目中所有单体化成果都以*.osgb格式统一存放。单体化模型成果如图7所示。

图7 产教大楼单体化模型

3 成果精度

3.1空三成果精度

利用重建大师软件进行空中三角测量，符合精度要求的空三成果可以提供给后续工作使用。经检查：①连接点对控制点的平面位置中误差小于0.1 m，高程中误差小于0.1 m；②控制点的平面位置限差0.13 m，高程限差为0.11 m。结果均满足《低空数字航空摄影测量内业规范》中1∶500成图比例尺平地限差要求。

3.2三维模型成果精度

主要从模型数据规格、模型精度、模型数据完整性、逻辑一致性、模型场景效果等方面进行检查 [20] ，重点检查模型的建筑物、水面及道路。经检查，发现有3处水面漏洞及凹凸不平、1处不明悬浮物、3处建筑模型纹理拉花，通过修模软件处理后，模型满足设计要求；通过外业抽检采集点共33个检测点，经计算后，平面和高程中误差均不高于0.20 m，满足模型位置精度技术要求。

3.3单体化模型成果精度

经检查，建筑单体化成果的空间参考系、位置精度、模型完整性、准确性、纹理准确性、协调性等均符合技术要求。建筑模型的平面位置和高程精度误差小于0.20 m。建筑模型在场景中表达合理、正确，形状、比例均满足技术设计要求。建筑要素模型能准确反映建模物体的高度、形状、质感和色彩。

4 结束语

本文结合常规无人机倾斜摄影测量技术、仿地倾斜摄影测量，设计出校园精细化实景三维建模的技术路线，以江西环境工程职业学院为例制作出了高精度校园实景三维模型和重点建筑物的单体化模型，并采用贴近摄影测量技术对模型进行修饰优化，较好地提升了模型精度。实践表明，无人机倾斜摄影测量技术相对于其他传统的三维建模方法，在空域协调和起降条件、作业效率、安全稳定性、成本投入和模型精度等方面均具有明显的优势，模型成果能够达到城市级实景三维模型的精度要求，该方法完全可以成为精细化实景三维建模的主流作业方法。校园实景三维模型成果结合三维地理信息系统及建筑信息模型系统等，可广泛应用于校园文化宣传、基础设施建设、校园规划、安全管理等领域，为智慧校园的建设提供重要的数据支撑和保障。

来源：武信忠正